ชุมชนนักวิทยาศาสตร์ได้พึ่งพาค่า p-values โดยเฉพาะเกณฑ์ p < 0.05 เป็นมาตรฐานสำหรับนัยสำคัญทางสถิติมาเป็นเวลานาน อย่างไรก็ตาม ความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับวิกฤตการณ์การทำซ้ำผลการวิจัยและการใช้วิธีการทางสถิติในทางที่ผิด ได้จุดประเด็นการถกเถียงอย่างเข้มข้นเกี่ยวกับความถูกต้องของวิธีการนี้
ปัญหาของค่า P-Values
การพึ่งพาเกณฑ์ p < 0.05 เป็นขีดจำกัดสำหรับนัยสำคัญทางสถิติแบบดั้งเดิม ได้สร้างปัญหามากมายในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ นักวิจัยและนักสถิติหลายคนโต้แย้งว่าการกำหนดค่าแบบสุ่มนี้นำไปสู่อคติในการตีพิมพ์ ซึ่งงานวิจัยที่มีผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญมีแนวโน้มที่จะได้รับการตีพิมพ์มากกว่า โดยไม่คำนึงถึงความสำคัญในทางปฏิบัติหรือผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง
ความแตกต่างของผลกระทบและความแตกต่างของประชากร
หนึ่งในประเด็นที่น่าสนใจที่สุดที่ชุมชนนักวิจัยหยิบยกขึ้นมาคือปัญหาความแตกต่างของผลกระทบ ตัวอย่างที่โดดเด่นมาจากการวิจัยทางพันธุกรรม ซึ่งการรักษาอาจมีความสำคัญสำหรับประชากรกลุ่มเล็กๆ แต่ดูเหมือนไม่มีนัยสำคัญในการศึกษาที่กว้างขึ้น เช่น การศึกษาเกี่ยวกับกรดไขมันโอเมก้า-3 ในประชากรที่หลากหลาย อาจพลาดประโยชน์ที่สำคัญสำหรับผู้ที่มีความแตกต่างทางพันธุกรรมเฉพาะ เช่น ที่พบในประชากรพื้นเมืองในเขตอาร์กติก
วิกฤตการณ์การทำซ้ำผลการวิจัย
การพึ่งพาค่า p-values มากเกินไปของชุมชนวิทยาศาสตร์ได้ส่งผลต่อวิกฤตการณ์การทำซ้ำผลการวิจัย โดยเฉพาะในสาขาสังคมศาสตร์ เมื่อนักวิจัยมุ่งเน้นเพียงการบรรลุนัยสำคัญทางสถิติ พวกเขาอาจเข้าไปยุ่งเกี่ยวกับการปรับแต่งค่า p หรือการรายงานแบบเลือกสรร ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ตีพิมพ์ที่ไม่สามารถทำซ้ำได้ในการศึกษาต่อๆ มา
แนวทางทางเลือก
ชุมชนนักวิจัยแนะนำทางเลือกหลายประการแทนการใช้เกณฑ์ค่า p-value แบบเคร่งครัด:
- การมุ่งเน้นที่ขนาดของผลกระทบและช่วงความเชื่อมั่น
- การใช้วิธีการแบบ Bayesian
- การเผยแพร่ข้อมูลการสังเกตที่สมบูรณ์และข้อมูลดิบ
- การพิจารณาความสำคัญในทางปฏิบัติควบคู่กับนัยสำคัญทางสถิติ
- การเน้นย้ำการออกแบบการศึกษาและระเบียบวิธีมากกว่าเกณฑ์ทางสถิติ
บทบาทของอคติในการตีพิมพ์
ความกังวลที่สำคัญที่นักวิจัยหยิบยกขึ้นมาคือการที่ระบบการตีพิมพ์ปัจจุบันชอบผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญ อคตินี้สร้างโครงสร้างแรงจูงใจที่บิดเบือน ซึ่งนักวิจัยอาจรู้สึกกดดันที่จะปรับแต่งการวิเคราะห์ของตนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สามารถตีพิมพ์ได้ แทนที่จะมุ่งเน้นที่ระเบียบวิธีที่เข้มงวดและการค้นพบที่มีความหมาย
ก้าวต่อไป
ชุมชนวิทยาศาสตร์กำลังค่อยๆ เปลี่ยนไปสู่แนวทางการวิเคราะห์ทางสถิติที่ละเอียดอ่อนมากขึ้น ซึ่งรวมถึง:
- การละทิ้งคำว่า มีนัยสำคัญทางสถิติ
- การส่งเสริมการตีพิมพ์ผลลัพธ์ที่เป็นศูนย์
- การส่งเสริมความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับวิธีการทางสถิติในหมู่นักวิจัย
- การเน้นย้ำความสำคัญของการศึกษาแบบทำซ้ำ
- การพิจารณาปัจจัยเฉพาะบริบทในการออกแบบการวิจัย
บทสรุป
การเคลื่อนไหวออกจากเกณฑ์ค่า p-value แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นในวิธีที่ชุมชนวิทยาศาสตร์เข้าถึงการวิจัยและการวิเคราะห์ทางสถิติ ในขณะที่เครื่องมือทางสถิติยังคงมีความสำคัญ แต่มีการตระหนักมากขึ้นว่าควรเป็นส่วนหนึ่งของแนวทางที่ครอบคลุมมากขึ้นในการสืบค้นทางวิทยาศาสตร์ แทนที่จะเป็นผู้ตัดสินความถูกต้องของการวิจัยเพียงอย่างเดียว
หมายเหตุ: บทความนี้อ้างอิงจากการอภิปรายที่กำลังดำเนินอยู่ในชุมชนวิทยาศาสตร์และอ้างอิงบทบรรณาธิการ [Moving to a World Beyond 'p < 0.05'] ที่ตีพิมพ์ใน The American Statistician